机器学习第20篇 - 基于Boruta选择的特征变量构建随机森林

Original 生信宝典生信宝典 2022-03-28

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前面机器学习第18篇 - Boruta特征变量筛选（2）已经完成了特征变量筛选，下面看下基于筛选的特征变量构建的模型准确性怎样？

定义一个函数生成一些列用来测试的`mtry` (一系列不大于总变量数的数值)。

generateTestVariableSet <- function(num_toal_variable){
  max_power <- ceiling(log10(num_toal_variable))
  tmp_subset <- unique(unlist(sapply(1:max_power, function(x) (1:10)^x, simplify = F)))
  sort(tmp_subset[tmp_subset<num_toal_variable])
}

选择关键特征变量相关的数据

# withTentative=F: 不包含tentative变量
boruta.confirmed <- getSelectedAttributes(boruta, withTentative = F)

# 提取训练集的特征变量子集
boruta_train_data <- train_data[, boruta.confirmed]
boruta_mtry <- generateTestVariableSet(length(boruta.confirmed))

使用 Caret 进行调参和建模

library(caret)
# Create model with default parameters
trControl <- trainControl(method="repeatedcv", number=10, repeats=5)

# train model
if(file.exists('rda/borutaConfirmed_rf_default.rda')){
   borutaConfirmed_rf_default <- readRDS("rda/borutaConfirmed_rf_default.rda")
} else {
  # 设置随机数种子，使得结果可重复
  seed <- 1
  set.seed(seed)
  # 根据经验或感觉设置一些待查询的参数和参数值
  tuneGrid <- expand.grid(mtry=boruta_mtry)

  borutaConfirmed_rf_default <- train(x=boruta_train_data, y=train_data_group, method="rf", 
                     tuneGrid = tuneGrid, # 
                     metric="Accuracy", #metric='Kappa'
                     trControl=trControl)
  saveRDS(borutaConfirmed_rf_default, "rda/borutaConfirmed_rf_default.rda")
}
print(borutaConfirmed_rf_default)

在使用Boruta选择的特征变量后，模型的准确性和Kappa值都提升了很多。

## Random Forest 
## 
## 59 samples
## 56 predictors
##  2 classes: 'DLBCL', 'FL' 
## 
## No pre-processing
## Resampling: Cross-Validated (10 fold, repeated 5 times) 
## Summary of sample sizes: 53, 54, 53, 54, 53, 52, ... 
## Resampling results across tuning parameters:
## 
##   mtry  Accuracy   Kappa    
##    1    0.9862857  0.9565868
##    2    0.9632381  0.8898836
##    3    0.9519048  0.8413122
##    4    0.9519048  0.8413122
##    5    0.9519048  0.8413122
##    6    0.9519048  0.8413122
##    7    0.9552381  0.8498836
##    8    0.9519048  0.8413122
##    9    0.9547619  0.8473992
##   10    0.9519048  0.8413122
##   16    0.9479048  0.8361174
##   25    0.9519048  0.8413122
##   36    0.9450476  0.8282044
##   49    0.9421905  0.8199691
## 
## Accuracy was used to select the optimal model using the largest value.
## The final value used for the model was mtry = 1.

提取最终选择的模型，并绘制 ROC 曲线。

borutaConfirmed_rf_default_finalmodel <- borutaConfirmed_rf_default$finalModel

采用训练数据集评估构建的模型，Accuracy=1; Kappa=1，训练的非常完美。

模型的预测显著性P-Value [Acc > NIR] : 3.044e-08。其中NIR是No Information Rate，其计算方式为数据集中最大的类包含的数据占总数据集的比例。如某套数据中，分组A有80个样品，分组B有20个样品，我们只要猜A，正确率就会有80%，这就是NIR。如果基于这套数据构建的模型准确率也是80%，那么这个看上去准确率较高的模型也没有意义。

confusionMatrix使用binom.test函数检验模型的准确性Accuracy是否显著优于NIR，若P-value<0.05，则表示模型预测准确率显著高于随便猜测。

# 获得模型结果评估矩阵(`confusion matrix`)

predictions_train <- predict(borutaConfirmed_rf_default_finalmodel, newdata=train_data)
confusionMatrix(predictions_train, train_data_group)

## Confusion Matrix and Statistics
## 
##           Reference
## Prediction DLBCL FL
##      DLBCL    44  0
##      FL        0 15
##                                      
##                Accuracy : 1          
##                  95% CI : (0.9394, 1)
##     No Information Rate : 0.7458     
##     P-Value [Acc > NIR] : 3.044e-08  
##                                      
##                   Kappa : 1          
##                                      
##  Mcnemar's Test P-Value : NA         
##                                      
##             Sensitivity : 1.0000     
##             Specificity : 1.0000     
##          Pos Pred Value : 1.0000     
##          Neg Pred Value : 1.0000     
##              Prevalence : 0.7458     
##          Detection Rate : 0.7458     
##    Detection Prevalence : 0.7458     
##       Balanced Accuracy : 1.0000     
##                                      
##        'Positive' Class : DLBCL      
##

绘制ROC曲线，计算模型整体的AUC值，并选择最佳阈值。

# 绘制ROC曲线

prediction_prob <- predict(borutaConfirmed_rf_default_finalmodel, newdata=test_data, type="prob")
library(pROC)
roc_curve <- roc(test_data_group, prediction_prob[,1])
#roc <- roc(test_data_group, factor(predictions, ordered=T))

roc_curve

## 
## Call:
## roc.default(response = test_data_group, predictor = prediction_prob[,     1])
## 
## Data: prediction_prob[, 1] in 14 controls (test_data_group DLBCL) > 4 cases (test_data_group FL).
## Area under the curve: 0.9821

选择最佳阈值，在控制假阳性率的基础上获得高的敏感性

r是加权系数，默认是1，其计算方式为r=(1−prevalence)/(cost∗prevalence).

best.weights控制加权方式：(cost, prevalence)默认是(1, 0.5)，据此算出的r为1。

cost: 假阴性率占假阳性率的比例，容忍更高的假阳性率还是假阴性率
prevalence: 关注的类中的个体所占的比例 (n.cases/(n.controls+n.cases)).

best_thresh <- data.frame(coords(roc=roc_curve, x = "best", input="threshold", 
                                 transpose = F, best.method = "youden"))
best_thresh

##   threshold specificity sensitivity
## 1     0.736   0.9285714           1

准备数据绘制ROC曲线

library(ggrepel)
ROC_data <- data.frame(FPR = 1- roc_curve$specificities, TPR=roc_curve$sensitivities)
ROC_data <- ROC_data[with(ROC_data, order(FPR,TPR)),]

best_thresh$best <- apply(best_thresh, 1, function (x) 
  paste0('threshold: ', x[1], ' (', round(1-x[2],3), ", ", round(x[3],3), ")"))

p <- ggplot(data=ROC_data, mapping=aes(x=FPR, y=TPR)) +
  geom_step(color="red", size=1, direction = "vh") +
  geom_segment(aes(x=0, xend=1, y=0, yend=1))  + theme_classic() + 
  xlab("False positive rate") + 
  ylab("True positive rate") + coord_fixed(1) + xlim(0,1) + ylim(0,1) +
  annotate('text', x=0.5, y=0.25, label=paste('AUC=', round(roc$auc,2))) +
  geom_point(data=best_thresh, mapping=aes(x=1-specificity, y=sensitivity), color='blue', size=2) + 
  geom_text_repel(data=best_thresh, mapping=aes(x=1.05-specificity, y=sensitivity ,label=best))
p

基于默认阈值绘制混淆矩阵并评估模型预测准确度显著性，结果不显著P-Value [Acc > NIR]>0.05。

# 获得模型结果评估矩阵(`confusion matrix`)

predictions <- predict(borutaConfirmed_rf_default_finalmodel, newdata=test_data)
confusionMatrix(predictions, test_data_group)

## Confusion Matrix and Statistics
## 
##           Reference
## Prediction DLBCL FL
##      DLBCL    14  1
##      FL        0  3
##                                           
##                Accuracy : 0.9444          
##                  95% CI : (0.7271, 0.9986)
##     No Information Rate : 0.7778          
##     P-Value [Acc > NIR] : 0.06665         
##                                           
##                   Kappa : 0.8235          
##                                           
##  Mcnemar's Test P-Value : 1.00000         
##                                           
##             Sensitivity : 1.0000          
##             Specificity : 0.7500          
##          Pos Pred Value : 0.9333          
##          Neg Pred Value : 1.0000          
##              Prevalence : 0.7778          
##          Detection Rate : 0.7778          
##    Detection Prevalence : 0.8333          
##       Balanced Accuracy : 0.8750          
##                                           
##        'Positive' Class : DLBCL           
##

基于选定的最优阈值制作混淆矩阵并评估模型预测准确度显著性,结果还是不显著 P-Value [Acc > NIR]>0.05。

predict_result <- data.frame(Predict_status=c(T,F), Predict_class=colnames(prediction_prob))

head(predict_result)

##   Predict_status Predict_class
## 1           TRUE         DLBCL
## 2          FALSE            FL

predictions2 <- plyr::join(data.frame(Predict_status=prediction_prob[,1] > best_thresh[1,1]), predict_result)

predictions2 <- as.factor(predictions2$Predict_class)

confusionMatrix(predictions2, test_data_group)

## Confusion Matrix and Statistics
## 
##           Reference
## Prediction DLBCL FL
##      DLBCL    13  0
##      FL        1  4
##                                           
##                Accuracy : 0.9444          
##                  95% CI : (0.7271, 0.9986)
##     No Information Rate : 0.7778          
##     P-Value [Acc > NIR] : 0.06665         
##                                           
##                   Kappa : 0.8525          
##                                           
##  Mcnemar's Test P-Value : 1.00000         
##                                           
##             Sensitivity : 0.9286          
##             Specificity : 1.0000          
##          Pos Pred Value : 1.0000          
##          Neg Pred Value : 0.8000          
##              Prevalence : 0.7778          
##          Detection Rate : 0.7222          
##    Detection Prevalence : 0.7222          
##       Balanced Accuracy : 0.9643          
##                                           
##        'Positive' Class : DLBCL           
##

筛选完特征变量后，模型的准确性和Kappa值都提高了很多。但统计检验却还是提示不显著，这可能是数据不平衡的问题，我们后续继续优化。

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